数学建模讲义9.2

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数学建模培训讲义-建模概论与初等模型

数学建模培训讲义-建模概论与初等模型

模型建立 建立t与n的函数关系有多种方法:
1. 右轮盘转过第 i 圈的半径为r+wi, m圈的总长度 等于录象带在时间t内移动的长度vt, 所以
m kn
模型建立
2. 考察右轮盘面积的 变化,等于录象带厚度 3. 考察t到t+dt录象带在 乘以转过的长度,即 右轮盘缠绕的长度,有
[(r wkn)2 r 2 ] wvt (r wkn)2kdn vdt
• 亲自动手,认真作几个实际题目
数学建模的论文结构
1、摘要——问题、模型、方法、结果
2、问题重述
3、模型假设
4、分析与建立模型
5、模型求解
6、模型检验
7、模型推广
8、参考文献
9、附录
谢 谢!
二、初等模型
例1 哥尼斯堡七桥问题
符号表示“一笔画问题”(抽象分析法) 游戏问题图论(创始人欧拉) 完美的回答连通图中至多两结点的度数为奇
3. 对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,
使椅子的任何位置至少有三只脚同时着地。
A
y A
椅脚连线为正方形ABCD(如右图).
模 型
t ——椅子绕中心点O旋转角度
构 f(t)——A,C两脚与地面距离之和 D
B
t
x
成 g(t)——B,D两脚与地面距离之和
O
B
f(t), g(t) 0
D
C
模型构成 由假设1,f和g都是连续函数 A
实际上, 由于测试有误差, 最好用足够多的数据作拟合。
若现有一批测试数据:
t 0 20 40 60 n 0000 1153 2045 2800 t 100 120 140 160 n 4068 4621 5135 5619

数学建模培训精品课件ppt

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R具有丰富的统计函数库和图形库,可以进行各种统计分析 、数据挖掘和预测建模。R还具有开源的特性,用户可以自由 地使用和修改代码,同时也有大量的社区资源和教程可供参 考。
CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识,如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能,可以进行大规模数值计算; Pandas库提供了数据分析和处理的功能;SciPy库可以进行各种科学计算和数学 建模;Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言,它提供了大量的 统计函数和图形工具,方便用户进行数据分析、统计建模和 可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律,通过建立微分方程来描述系统的状态和行 为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理,通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常 见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等,广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解,通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同 的方法和思路,不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可 读性,方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理,如线性代数、概率论和统计 等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法,如回归分析、分类和聚类等。

03教学设计_ 9.2.1总体取值规律的估计

03教学设计_ 9.2.1总体取值规律的估计

9.2.1+9.2.2教学设计查变量是居民用户的月均用水量。

假设通过简单随机抽样,获得了100户居民用户的月均用水量数据(单位:t)问题三:从这组数据我们能发现什么信息呢?如果将这组数据按从小到大排序,发现这组数据的最小值是1.3t,最大值是28.0t,其他在1.3t和28.0t之间。

为了更深入地挖掘数据蕴含的信息,需要对数据作进一步的整理与分析。

为了探索一组数据的取值规律,一般先要用表格对数据进行整理,或者用图将数据直观表示出来。

在初中,我们曾用频数分布表和频数分布图来整理和表示这种数值型数据,由此能使我们清楚地知道数据分布在各个小组的个数。

在这个实际问题中,因为我更关心月均用水量在不同范围内的居民占全市居民用户的比例,所以选择频率分布表和频率分布直方图在整理和表示数据。

思考四:什么是频数?什么是频率?频数在总体(或样本)中,某个个体出现的次数叫做这个个体的频数。

频率某个个体的频数与总体(或样本)中所含个体的数量的比叫做这个个体的频率。

讲授新课知识探究(一):频率分布表和频率分布直方图与画频数分布直方图类似,我们可以按以下步骤制作频率分布表、画频率分布直方图。

1.求极差极差为一组数据中最大值与最小值的差。

样本观测数据的最小值是1.3t,最大值是28.0t,则极差为28.0-1.3=26.7,这样说明样本观测数据的变化范围是26.7t.2.决定组距与组数组数太多或太少都会影响我们了解数据的分布情况。

组距与组数的确定没有固定的标准,常常需要一个尝试和选择的过程。

数据分组的组数与数据的个数有关,一般数据的个数越多,所分组数也越多。

当样本容量不超过100时,常分成5~12组。

数据分组可以是等距,也可以是不等距的。

但为了方便起见,一般取等长组距,并且组距应力求“取整”。

分组时可以先确定组距,也可以先确定组数。

如果取组距为3,则极差/组距=26.7/3=8.9即可以将数据分为9组,这也说明这个组距是比较合适的。

9.2.2--总体百分位数的估计--教案-高中数学人教A版

9.2.2--总体百分位数的估计--教案-高中数学人教A版

9.2.2总体百分位数的估计一、内容和内容解析内容:总体百分位数的估计.内容解析:本节课选自《普通高中课程标准数学教科书-必修第二册》(人教A版)第九章第2节第2课时的内容.本节内容是抽样的基础上,对统计的数据进行分析,同时,利用样本数据估计总体情况,主要针对频率分布表和频率分布直方图进行统计分析的学习.通过对百分位数概念的学习,让学生尝试运用总体百分位数的估计来解决实际问题,体会总体百分位数的估计的意义和作用,体会用样本估计总体的思想与方法。

从而发展学生的直观想象、逻辑推理、数学建模的核心素养.二、目标和目标解析目标:(1)理解百分位数的统计含义.(2)会求样本数据的第p百分位数.目标解析:(1)百分位数直观上比较容易理解,它把一组按大小排列的数据分成相应百分比的两部分.不管是对有限总体,还是从总体中抽取的样本,观测得到的都是一组数据.(2)数学核心素养是数学教学的重要目标,但数学核心素养需要在每一堂课中寻找机会去落实.在本节的教学中,利用电子表格进行求解百分位数,同时在具体问题中学习百分位数,也是进行数学建模教学的好机会.基于上述分析,本节课的教学重点定为:结合实例,能用样本估计百分位数.三、教学策略分析本节课的教学目标与教学问题为我们选择教学策略提供了启示.为了让学生通过观察、实践理解并会求百分位数,应该为学生创造积极探究的平台.因此,在教学过程中使用情境教学.既可以帮助学生理解,也可以让学生从被动学习状态转到主动学习状态中来.在教学设计中,采取问题引导方式来组织课堂教学.问题的设置给学生留有充分的思考空间,让学生围绕问题主线,通过自主探究达到突出教学重点,突破教学难点.在教学过程中,重视百分位数统计含义,让学生体会到应用知识解决问题的基本过程,同时,求具体问题百分位数的过程其实就是数学模型的建立与应用的典范.因此,本节课的教学是实施数学具体内容的教学与核心素养教学有机结合的尝试.四、教学过程与设计估计参赛学生的成绩的25%,90%分位数.[课堂练习1]某中学从高一年级中抽取了30名男生,测量其体重,数据如下(单位:千克):62 60 59 59 59 58 58 57 57 5756 56 56 56 56 56 55 55 55 5454 54 53 53 52 52 51 50 49 48(1)求这30名男生体重的25%,75%分位数;(2)估计本校高一男生体重的第80百分位数.[课堂练习2]为了了解一片经济林的生长情况,随机抽测了其中60株树木的底部周长(单位:cm),所得数据均在区间[80,130]上,其频率分布直方图如图所示,你能估计一下60株树木的第50百分位数和第75百分位数吗?教师10:提出问题7.学生10:学生11:学生课后进行思考,并完成课后练习.答案:1.C 2.8.4 3.100 9排列后,9.3是第75个数据和第74个数据的平均数 2.数据7.0,8.4,8.4,8.4,8.6,8.7,9.0,9.1的第30百分位数是________. 3.一组样本数据的频率分布直方图如图所示,试估计此样本数据的第50百分位数为________.答案:1.C 2.8.4 3.1009。

数学建模实用教程课件第9章 常用的数学建模算法-文档资料

数学建模实用教程课件第9章 常用的数学建模算法-文档资料
的直线和 x 轴的交点的横坐标,也就是求方程 f ( x0 ) f ' ( x0 )(x x0 ) 0 的解.
将所求得点的横坐标记为 x1 ,通常 x1 会比 x0 更接近 方程 f ( x) 0 的解.
2019/3/30 数学建模实用教程-高教出版社 4
一、迭代算法
1.牛顿法 将 x1 作下一轮迭代,这一过程可重复地进行下去.
如果取98公式98称之为中心点公式201695数学建模实用教程高教出版社29常微分方程的数值解算法龙格库塔方法标准又称古典四阶龙格库塔公式201695数学建模实用教程高教出版社3030常微分方程的数值解算法龙格库塔方法龙格库塔方法的matlab库函数表92常用解常微分方程定解问题的库函数函数名方程类方法类型使用说明ode45非刚性一般情况是首选方法ode23非刚性二三阶龙格库塔比ode45精度差但速度ode113非刚性多步adams算法速度较ode45快ode15s刚性多步法gear?s反向数值微分精度中等ode45失效时可尝试使用ode23s刚性单步2阶rosebrock算法低精度ode15s短201695数学建模实用教程高教出版社31常微分方程的数值解算法龙格库塔方法调用格式
9
二、数值积分算法
在实际中,很多求积分的问题都需要用数值 积分方法实现积分值的计算.本节将介绍在 Matlab中的求积分函数,矩形积分公式、梯形积 分公式和辛普森积分公式。
牛顿-莱布尼兹(Newton-leibniz)公式
如果函数 f ( x) 在区间 [ a , b ]上连续, 且 F ( x) 是 f ( x) 的一个原函 数,则函数 f ( x) 在区间 [ a , b ]上的定积分为
2019/3/30 数学建模实用教程-高教出版社 21

《数学建模》PPT课件

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( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

《数学建模讲义》PPT课件

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f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;
return
2. 可以直接使用函数fun.m
例如:计算 f(1,2), 只需在Matlab命令窗口键入命令:
x=[1 2];fun(x)
15
4.4 函数调用和参数传递
在MATLAB中,调用函数的常用形式是: [输出参数1,输出参数2,…] = 函数名(输入参数1,输入参数2, …)
14
M文件建立方法:
1. 在Matlab中点:File->New->M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点:File->Save存盘,文件名必须函数名一致。
例:定义函数 f(x1,x2)=100(x2-x12)2+(1-x1)2 1.建立M文件:fun.m
function f=fun(x)
(5)使用方便,具有很好的扩张功能。 使用MATLAB语言编写的程序可以直接运行,无需编译。 可以M文件转变为独立于平台的EXE可执行文件。
MATLAB的应用接口程序API是MATLAB提供的十分重要 的组件 ,由 一系列接口指令组成 。用户就可在FORTRAN 或C中 , 把MATLAB当作计算引擎使用 。 (6)具有很好的帮助功能 提供十分详细的帮助文件(PDF 、HTML 、demo文件)。 联机查询指令:help指令(例:help elfun,help exp,help simulink),lookfor关键词(例: lookfor fourier )。 5
6
一、变量与函数
1、变量 MATLAB中变量的命名规则
(1)变量名必须是不含空格的单个词; (2)变量名区分大小写; (3) 变量名必须以字母打头,之后可以是任意字 母、数字或下划线,变量名中不允许使用标点符

《数学建模》课件

《数学建模》课件

第一章课程概述§1.1 数学模型与数学建模一.基本概念数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学。

其产生以及许多重大发展都是和现实世界的生产活动和其他相应学科的需要密切相关的;同时,作为认识和改造世界的强有力的工具,又促进了科学技术和生产建设的发展。

特别在当今时代,由于计算机软硬件的迅速发展和普及,数学方法被广泛应用于生产实践、社会管理的各个领域和层面。

对具体的应用问题或问题类进行合理的简化假设以及适当的抽象并最终表述为某种数学结构,即我们在这里讨论的数学模型,是现代生产实践与社会生活实现优化决策和科学管理的必要环节。

而数学建模则是指根据实际需要或最终管理目标,对现实问题构建数学模型,对模型进行分析求解,并最终将模型解翻译为决策方案应用于实际的一个由诸多环节组成的一个完整过程。

为理解现实对象与数学模型的关系,以下给出数学建模的一个流程图:二.(引例1)椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?三.(引例2)商人过河设有三名商人,各带一个随从,欲乘一小船渡河,小船只能容纳两人,须由他们自己划行。

随从们密约,在河的任何一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货。

而如何乘船渡河的大权掌握在商人们的手中。

商人们怎样才能安全渡河呢?椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?以下的模型给出了肯定的回答。

一.模型假设:1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一点,四脚的连线呈正方形;2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没台阶)。

即地面可视为数学上的连续曲面;3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,使椅子在任何位置上至少有三只脚同时着地。

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§9.2合作对策模型
力合作,常常可以获得更大的总收益(或受到更小的总损失)。

本节主要讨论在这种合作中应当如何分配收益(或分摊损失),这一问题如果处理不当,合作显然是无法实现的。

先让我们来分析一个具体实例
例7有三个位于某河流同旁的城镇城1、城2、城3(如图)三城镇的污水必须经过处理后方能排入河中,他们既可以单独建立污水处理厂,也可以通过管道输送联合建厂。

为了讨论方便起见,我们再假设污水只能由上游往下游。

用Q表示污水量,单位为米3/秒,L表示管道长度,单位为公里,则有经验公式:
建厂费用
C
1=730Q0.712(万元)
管道费用
C
2=6.6Q0.51L(万元)
已知三城镇的污水量分别为:
Q 1=5米3/秒,Q
2
=3米3/秒,Q
3
=5米3/秒,问:
三城镇应怎样处理污水方可使总开支最少?每一城镇负担的费用应各为多少?
城一
城二
城三38公里
20公里
分析本问题中三城镇处理污水可以有五种方案:
(1)每城镇各建一个处理厂(单干)。

(2)城1,城2合建一个,城3单独建一个(1、2城合作建于城2处)。

(3)城2,城3合建一个,城1单独建一个(2、3城合作建于城3处)。

(4)城3,城1合建一个,城2单独建一个(1、3城合作建于城3处)。

(5)三城合建一个污水处理厂(建于城3处)城一城二城三
38公里20公里容易计算:方案总投资(:万元)
1620025800
3
59504
623055560以三城合作总投资为最

费用怎么分摊呢?
建厂费用按三城污水量之比5:3:5分摊,管道是为城1、城2建的,应由两城协商分摊。

城一城二城三
38公里
20公里建厂处同意城3意见,由城2→城3的管道费用可按污水量之比5:3:5分摊,但城1→城2的管道费用应由城1承担。

分摊方案有道理,但得作一番“可行性论证”,城1的“可行性论证”:联合建厂费:(万元)城1负担:(万元)城1→城2管道费:(万元)全部由城1负担城2→城3管道费:(万元)城1负担:(万元)城1的总负担:约为2457万元
4530)535(730712.0=++⨯17424530135≈⨯3002056.651.0≈⨯⨯72438)35(6.651.0≈⨯+⨯5.42572485=⨯城1自己建厂费用:2300万元合作后城1费用增加!差点做了冤大头!!!
怎样找出一个合理的分摊原则,以保证合作的实现呢?
N 人合作对策模型
设有一个n 人的集合I={1,2,…,n},其元素是某一合作的可能参加者。

(1)对于每一子集S I ,对应地可以确定一个实数V(S),此数的实际
意义为如果S 中的人参加此项合作,则此合作的总获利数为V(S),十分明显,V(S)是定义于I 的一切子集上的一个集合函数。

根据本问题的实际背景,还应要求V(S)满足以下性质:
⊆=0(没有人参加合作则合作获利不能实现)
)(φV 对一切满足的S 1、S 2成立
具有这种性质的集合函数V (S )称为I 的特征函数。

)()()(2121S V S V S S V +≥ φ=21S S
(2)定义合作结果V (S )的分配为,其中表示第i 人在这种合作下分配到的获利。

显然,不同的合作应有不同的分配,问题归结为找出一个合理的分配原则来,
被称为合作对策))(,),(()(1V V V N ϕϕϕ =)
(V i ϕ)(V ϕ)(V ϕ年Shapley 采用逻辑建模方法研究了这一问题。

首先,他归纳出了几条合理分配原则应当满足的基本性质(用公理形式表示),进而证明满足这些基本性质的合作对策是唯一存在的,从而妥善地解决了问题。

(V ϕ(V ϕ是否存在合理分配原则)
(V ϕ
Shapley 提出了以下公理:
设V 是I 上的特征函数,
是合作对策,则有)(V ϕ1合作获利对每人的分配与此人的标号无关。

2,即每人分配数的总和等于总获利数。

∑==n
i i
I V V 1)()(ϕ3若对所有包含的i 的子集S 有:V(S-{i})=V(S),
=0。

)(V i ϕ即若第i 人在他参加的任一合作中均不作出任何贡献,则他不应从合作中获利
4若此n 个人同时进行两项互不影响的合作,则
两项合作的分配也应互不影响,每人的分配
额即两项合作单独进行时应分配数的和。

利用上述公理可以证明满足公理1~4的是唯一存在的(证明略)
)(V ϕ存在的公式吗)(V ϕShapley 指出,
可按下列公式给出:)(V ϕ∑∈--=
i S S i i S V S V S W V })]{()(|)[(|)(ϕ(11.1)i=1,…,n
S i 是I 中包含i 的一切子集所成的集合,
|S|表示集合S 中的元素个数,而
!|)!|()!1|(||)(|n S n S S W --=(11.2)
可视为i 在合作
S 中所作的贡献
W(|S|)可看作这
种贡献的权因子
合作的获利真的不少于他单干时的获利吗对每一i ∈I ,有})({)(i V V i ≥ϕ:
:|S|=K 时,包含i 的子集S 共有个
11--k n C
即个)!()!1()!1K
n K n ---)!()!1()!1(!)!()!1(|)(|||K n K n n K n K S W i S S K S ---⋅--=∑∈=故= 1/n 1|)(|(|)(|||1==∑∑∑∈==∈i i S S K S n K S S S W S W 从而})({}){()(i V i S V S V ≥--又根据性质,有
})]
{()([|)(|)(i S V S V S W V i
S S i --=∑∈ϕ})
({|)(|})({i V S W i V i S S =≥∑∈故有
城1 获利=67+130=197(万元)承担总费用:2300-197=2103(万元)130
0670W(|S|)[V(S)-V(S-{I})]1/31/61/61/3W(|S|)32
21|S|
39004000V(S)-V(S-{I})250000V(S-{I})64004000V(S){1,2,3}{1,3}{1,2}{1}S )(1V 城一城二城三38公里20公里建厂处解决三城镇污水处理问题城1究竟应当承担多少费用首先不难看出:S 1={{1},{1,2},{1,3},{1,2,3}} 计算出与(11.1)式有关的数据并列成表
总投资大于单干总投资,合作不可能实现,合作获利为0
城2和城3应该承担的费用可类似算出
我们应该承担的是2103万元!。

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